Python Matplotlib 绘制水平条形图：项目进度可视化

使用 Matplotlib 绘制项目进度水平条形图

本示例演示如何使用 Python Matplotlib 库绘制水平条形图，以直观展示项目进度。

代码示例:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ticks = np.array(['服务器配置', '项目开发', '安装调试', '学员培训', '数据初始化', '系统上线', '跟踪测试', '售后服务'])
y_data = np.arange(1, 25, 3)
x_data = np.array([1.5, 1, 1, 3, 0.5, 1, 1.5, 2])
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.barh(y_data, x_data, tick_label=ticks, left=[0, 1.5, 2, 3, 3, 5.5, 6, 7.5], color='red')

plt.xlabel('时间（天）')
plt.title('项目进度')
plt.show()

输出图示效果:

代码解析:

导入库: 导入 matplotlib.pyplot 库用于绘制图形，导入 numpy 库用于创建数值数组。
数据准备: 创建两个 NumPy 数组 ticks 和 y_data，分别存储各个阶段的名称和纵坐标位置。创建 x_data 数组，存储每个阶段的持续时间。
创建图形: 使用 plt.subplots(1, 1) 创建一个包含单个子图的图形对象。
绘制水平条形图: 使用 ax.barh 函数绘制水平条形图，参数 y_data 表示条形图的纵坐标位置，参数 x_data 表示条形图的宽度，参数 tick_label 表示每个条形的标签，参数 left 表示每个条形图的起点位置，参数 color 表示条形图的颜色。
设置标签和标题: 使用 plt.xlabel 设置横轴标签，使用 plt.title 设置图形标题。
显示图形: 使用 plt.show 显示图形。

扩展:

可以调整 x_data 数组的值来改变每个阶段的持续时间。
可以调整 left 数组的值来改变每个阶段的起始位置。
可以通过设置 color 参数来更改每个阶段的条形颜色。
可以使用其他 Matplotlib 函数来添加更多信息，例如图例、网格线等。

总结:

通过使用 Matplotlib 库，我们可以轻松地绘制水平条形图来展示项目进度，从而更直观地了解项目进展情况。您可以根据实际情况修改代码，以满足不同的需求。